大多數的研究多探討個人知覺對其個人情緒狀態、態度或行為之影響,但是在少部分特定的研究中,研究者想瞭解在一段關係中,探究自己對自己的影響,以及另一伴對自己的影響時,則須採用對偶分析(Actor-Partner Interdependence Model,APIM),其中常見的對偶資料包含夫妻、情侶、師徒關係等。

本篇重點即在協助你瞭解如何將原始數據資料轉換為對偶數據資料,並使用Kenny學者發展之線上對偶資料分析系統,分析對偶數據資料。

對偶分析範例:父母親婚姻適應對其產後憂鬱之影響,其中我們想知道個人的婚姻適應對其自身產後憂鬱的影響,同時亦想知道配偶的婚姻適應是否也會影響自己的產後憂鬱。

資料輸入方法

第1欄(對偶):以成對的爸媽為1個對偶,同一個家庭的爸爸和媽媽編號應為相同。換言之,當有10個對偶其是由10個爸爸和10個媽媽所組成。

第2欄(個人):對偶資料包含兩個人,所以本篇將1定義為爸爸,2定義為媽媽。

第3欄(婚姻適應A):Actor(自己的)婚姻適應分數

第4欄(產後憂鬱A):Actor(自己的)產後憂鬱分數

第5欄(婚姻適應P):Partner(配偶的)婚姻適應分數

第6欄(產後憂鬱P):Partner(配偶的)產後憂鬱分數

備註:第5欄和第6欄的計算方式請參考下圖,在E欄中,在E2欄位中輸入=C3,在E3欄位中輸入=C2,剩餘欄位直接下拉即可。

將Excel的資料匯入至SPSS檔案中。

在SPSS檔案中的命名,請以英文為主(因後續對偶分析須採用線上系統,其僅能讀取英文),其中請將自己的婚姻適應和產後憂鬱分數標註A,配偶的的婚姻適應和產後憂鬱分數標註P

請至對偶資料線上分析網址:https://davidakenny.shinyapps.io/APIM_MM/

Step1 Select Data:此系統可讀取數據檔案格式包含SPSS.SAV和EXCEL.CSV,請選擇檔案上傳的形式之後,再將檔案上傳。

Step2 Variables

1.勾選「Check To View Variables List」

2.在Dyad Identification Variable:選擇dyad

3.在Outcome Variable Name in Data:選擇A_depression

4.在Outcome Variable Name for Text:輸入depression(輸入依變數的命名,可自訂)

5.在Actor and Partner Variable Input Options:選擇Check

6.在Check Actor Variables:選擇A_maritaladjustment (自己的自變數)

7.在Check Partner Variables:選擇P_maritaladjustment (配偶的自變數)

8.在Predictor Variable Names for the Text Output:marital adjustment(輸入自變數的命名,可自訂)

Step3

1.選擇「Distinguishable 」,並勾選fully distinguishable

2.在「distinguishing variable name in the dataset」中選擇在同一對偶樣本中雙方關係的區隔變數,例如本篇是以gender為劃分,這邊以individual為命名,所以選擇individual。

Step4 按下「Estimate the Actor-Partner Interdependence Model

Step 5查看分析結果,此系統提供文字(text)、表格(tables)、圖(figures)等分析結果,提供給分析者做為參考。

 

根據上述分析結果顯示:

(1)夫妻各自的憂鬱情緒對自己的婚姻適應具有顯著的負向預測效果,即存有actor effect。

(2)夫妻各自的憂鬱情緒對伴侶的婚姻適應也具有顯著的負向預測效果,即存有partner effect。

由此結果反映,在探討一些對偶關係時,應同時考量另一伴(伴侶)對研究對象的影響,以更詳細瞭解整體社會科學研究的現象。

對偶資料分析,你學起來了嗎?